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Enregistrement W2225578193 · doi:10.2118/174414-ms

Performance Evaluation of a Newly Developed Demulsifier on Dilbit Dehydration, Demineralization and Hydrocarbon Losses to Tailings

2015· article· en· W2225578193 sur OpenAlexaff
Ishpinder Kailey, Jacqueline A. Behles

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensBaker Hughes (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemulsifierDemineralizationDehydrationDiluentTailingsAsphaltMaterials scienceHydrocarbonChemistryEmulsionChemical engineeringMetallurgyNuclear chemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chemical demulsification is a cost-effective, convenient, quick, and efficient method for breaking water-in-diluted bitumen emulsions in oil sands processing. The industry is always seeking demulsifiers that act as effective dehydrators and demineralizers, minimize rag layer formation by controlling oil/water interface, and reduce the diluent/bitumen losses to tailings. In this paper, the performance of a newly developed demulsifier “Z” was investigated for its performance on dilbit dehydration, demineralization, and hydrocarbon losses to tailings and compared against the first and second generation demulsifiers “X” and “Y”, respectively. The dehydration and demineralization efficiencies of demulsifier “Z” are 2.0 and 7.6%, respectively, higher than demulsifier “Y” and 6.4 and 10.7%, respectively, higher than demulsifier “X” at 50 ppm dosage after 15 minutes of residence time. Demulsifier “Z” also works better on the diluent and bitumen losses to the underflow as compared to demulsifier “X” and “Y”. To find the reason why demulsifier “Z” performs superior to “X” and “Y”, the solids were collected from the original froth and the top, interface, and bottom fractions of the diluted froth for characterization by X-ray diffraction analysis (XRD), X-ray energy dispersive spectrometry (EDS), scanning electron microscopy (SEM), and particle size distribution (PSD). XRD data shows that demulsifier “Z” reduced the amount of clays, iron, and zirconium oxide minerals from the top and interface dilbit fractions as compared to the control sample. PSD data shows that demulsifier “Z” reduced most of the particles of size less than 0.50 µm from the interface. Thus, demulsifier “Z” helps to resolve the interfacial material by separating the minerals that tend to form rag, especially siderite, pyrite, magnetite, rutile and anatase, from the oil/water interface and sends them to the underflow.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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